Mas afinal, o que faz um estatístico?

” … e não estamos muito longe do tempo em que se entenderá que, para exercermos a cidadania de maneira eficiente, será tão necessário saber calcular e pensar em médias, máximos e mínimos, quanto é agora necessário saber ler e escrever.” – H.G. Wells, “Mankind in the Making” (1903)

Realmente, hoje em dia, são gerados cerca de 95 milhões de terabytes de dados por dia (um terabyte equivale a 1024 gigabytes) e são necessárias pessoas especializadas para separar os mais relevantes, interpretá-los e, assim, transformá-los em informações úteis, que favorecem tomadas de decisões assertivas. Naturalmente, diversas instituições de ensino superior oferecem cursos a fim de formar esses profissionais, destacando-se as graduações em estatística e ciência de dados, sendo que a primeira será o foco deste artigo.

Melhores instituições para estudar

Segundo o  QS World University Rankings by Subject 2021 (Ranking de Melhores Universidades do Mundo por Curso em 2021 da QS, em tradução livre), promovido pela Quacquarelli Symonds, cinco dos duzentos melhores cursos de Estatística do mundo são ofertados por universidades brasileiras, que são:

1. USP (Universidade de São Paulo): esse é o melhor curso do Brasil, de acordo com essa classificação, estando entre a 51ª e 100ª posições no geral. Ele é ofertado em dois campi diferentes: São Carlos e São Paulo; no primeiro, há maior carga horária e horas de trabalho, enquanto, no segundo, o foco é na realização de aulas teóricas;
2. Unicamp (Universidade Estadual de Campinas): estando entre o 101º e o 150º lugar, o curso é ofertado no campus de Campinas. Sobre isso, vale salientar que, desde 2021, qualquer estudante pode, se durante a graduação cursar um grupo específico de disciplinas, obter um certificado de cientista de dados. Assim, além de estar apto a exercer a profissão correspondente ao seu diploma, também pode trabalhar na área de ciência de dados, fato que melhora muito a inserção do profissional no mercado de trabalho. Além disso, alunos de Estatística da Unicamp podem ingressar na primeira empresa júnior da área do país: a Estat Júnior. Quer conhecer mais sobre nós? É só clicar aqui. Se quiser saber o que faz um cientista de dados, é só continuar lendo este texto!
3. UFRJ (Universidade Federal do Rio de Janeiro): o curso está entre as mesmas colocações que o da Unicamp e é ofertado no campus Rio de Janeiro. Cabe salientar que é a universidade com a melhor classificação fora do estado de São Paulo;
4. UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais): o curso está entre as posições 151 e 200, sendo ofertado no campus Belo Horizonte. Note que esse é o melhor curso do estado de Minas Gerais, de acordo com o ranking;
5. UFPE (Universidade Federal de Pernambuco): o curso está na mesma classificação que o da UFMG e é ofertado no campus Recife. Vale destacar que é a única universidade fora da região Sudeste presente no ranking.

Áreas de atuação

O profissional em Estatística pode atuar em um vasto leque de áreas, pois em sua formação na área de matemática aprende a analisar, coletar e interpretar dados. Além disso, consegue fazer projeções para o futuro utilizando análises de resultados de dados com informações úteis para antever prováveis acontecimentos nas áreas empresariais, econômicas, sociais e até mesmo naturais.

As áreas de atuação do profissional são: mercado financeiro, indústria, agronegócio, pesquisa de mercado, opinião e marketing, biomedicina e indústria farmacêutica, informática e telecomunicações, meio ambiente, instituições de ensino e centros de pesquisa, hospitais e instituições de pesquisa médica, big data, entre muitas outras.

Essas são as diversas áreas que uma pessoa formada em estatística pode seguir:

• Mercado financeiro: sendo uma das áreas mais bem pagas, com mais postos de trabalho e valorização, os estatísticos atuam em bancos, bolsa de valores, análise de riscos e outros núcleos específicos dentro do banco.

• Indústria: os estatísticos do serviço de indústria podem trabalhar nos setores de controle de qualidade, melhorando processos, posicionamento de um produto de mercado e coletando dados de satisfação de clientes e funcionários.

• Agronegócio: muito do trabalho do agronegócio se baseia em estatísticas, análise de produção, especificando a variedade vegetal/animal que melhor produz, projeção de preços das mercadorias, entre outras áreas que podem ser estudadas por um estatístico.

• Pesquisa de mercado, opinião e marketing: uma das áreas mais conhecidas pelas pessoas, principalmente pelas pesquisas eleitorais, opiniões públicas, censos, testes cegos e pesquisa de opinião.

• Biomedicina e indústria farmacêutica: os estatísticos dessa área verificam o desempenho de remédios e é obrigatória uma análise de um desses profissionais durante todo o processo de produção de medicamentos.

• Informática e telecomunicações: os profissionais trabalham na elaboração de modelos e simulações de resolução de problemas complexos, que podem envolver machine learning, deep learning, bootstrap. Quer saber o que esses termos significam? Explicamos na sequência!

• Meio ambiente: as alterações e impactos ocorridos no meio ambiente podem ser estudados e monitorados por modelos estatísticos, incluindo modelos de predição e de regressão.

• Instituições de ensino e centros de pesquisa: pode-se trabalhar em pesquisas científicas, ou lecionar em instituições de formação de estatísticos e outros profissionais.  

• Hospitais e instituições de pesquisa médica: os estatísticos realizam planejamentos de experimentos clínicos controlados, determinação de fatores de risco de doenças, comparação de resultados de diversos tratamentos clínicos e pesquisas científicas.

• Big data: como estatístico, pode-se trabalhar na área da tecnologia, que vem ganhando muito destaque no mercado de trabalho. Nesta área, grande volume de informações são manipuladas, utilizando-se ferramentas que possibilitam maior velocidade na leitura e síntese de informação, de forma a torná-la útil. 

Perspectivas para o futuro

A Estatística, como foi visto, é um curso com enorme aplicabilidade no mercado de trabalho e tem ainda muito espaço para crescer, especialmente no Brasil. À medida que os dados se tornam cada vez mais valiosos para os tomadores de decisão, seja para empresas, seja para o setor público, os estatísticos ganham muita importância no momento em que vivemos. 

As pessoas ficam fascinadas com a multiplicidade de áreas distintas que um estatístico pode trabalhar, indo de pesquisas médicas até modelagem para o mercado financeiro. E a evolução não para por aí! Nesse período histórico de racionalização de informação e de data science, técnicas como machine learning, deep learning, bootstrap, entre inúmeras outras são cada vez mais valorizadas e geram interesse nos estudantes de estatística, tanto por sua utilidade em resumir uma carga gigantesca de dados, quanto pela inovação.

Mas o que significam todos esses termos complicados?

• Machine Learning: também conhecido como aprendizado de máquina, são técnicas que utilizam IA (inteligência artificial) para reconhecer padrões com o mínimo de intervenção humana. É basicamente  uma técnica que consiste em a máquina aprender consigo mesma. Pode parecer distópico num primeiro momento – “ As máquinas vão dominar os humanos!” – mas o machine learning está presente no seu dia a dia sem que você saiba! Sabe aquele filme recomendado que aparece para você na Netflix? Ou também aquele anúncio que seu navegador recomendou para você ? Ou até mesmo os inovadores carros autônomos da Google e da Tesla? Sim!! Todos utilizam técnicas que envolvem o machine learning para identificar o que você vai gostar mais de assistir, baseado nos seus filmes ou séries passadas, ou aquele produto que você está quase comprando e chovem propagandas para que você compre de vez.

• Deep Learning: já o deep learning é uma área que pertence ao machine learning e permite – com técnicas de altíssimo nível – modelar e reconhecer padrões por meio de algoritmos providos de estruturas complexas como fala, som e reconhecimento de imagem. Seu uso pode ir desde seu robozinho pessoal- “ Oi Alexa, acenda a luz” – até sistemas de vigilância para evitar roubos e fraudes.
• Bootstrap: o nome é derivado de “alça de bota”, que significa que algo pode ser melhorado mesmo quando aparentemente não é. O bootstrap é uma ótima ferramenta inventada que utiliza e reutiliza amostragens para conseguir melhorar um resultado estatístico populacional rearranjando-as em diversas amostras – mesmo quando parece que é impossível de melhorá-lo. 

Com todos esses nomes e termos, a estatística reafirma sua posição como profissão do futuro, imersa numa quantidade incontável de dados que precisam e demandam ser organizados das melhores formas possíveis para se tomar a melhor decisão.

Texto por Bianca da Silva, Décio M. Filho e Lucas Perondi Kist